6. Kết cấu luận văn
2.3.4 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA ( Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để kiểm tra tính đơn hướng của các thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) và độ giá trị cấu trúc của phép đo (Nguyễn Công Khanh, 2004). - Tính đơn hướng của thang đo được định nghĩa là sự tồn tại chỉ một khái niệm (construct) trong một tập biến quan sát (Garver & Mentzer, 1999) đó là mức độ mà một tập biến quan sát biểu thị cho một và chỉ một khái niệm tiềm ẩn duy nhất.
- Độ giá trị cấu trúc (construct validity) gồm hai thành phần là độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminant validity). Độ giá trị hội tụ liên quan đến câu hỏi “Các biến đo lường dùng để đo một khái niệm tiền ẩn có hộii tụ về mặt thống kê hay không?” (Garver & Mentzer, 1999). Độ giá trị phân biệt biểu thị phạm vi đo lường những khái niệm khác nhau thì khác nhau.
Điều kiện của các tham số thống kê khi thực hiện phân tích nhân tố bao gồm:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ tiêu dùng để xem xét độ thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Do mỗi biến riêng biệt có Eigenvalue là 1 nên chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được xem là có ý nghĩa và được giữ lại (Anderson & Gerbing, 1988 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009).
Chỉ số phần trăm phương sai trích (Percentage of Variance Criterion: đại diện cho phần trăm lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố. Tổng phương sai trích của tất cả các nhân tố phải lớn hơn 50% thì phân tích nhân tố mới đảm bảo giải thích được hầu hết ý nghĩa của các biến quan sát (Anderson & Gerbing, 1988 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): hệ số tương quan giữa mỗi biến quan sát và nhân tố, trong đó biến có hệ số tải nhân tố cao hơn sẽ mang ý nghĩa đại diện cao cho nhân tố. Tiêu chuẩn chọn thang đo là các biến quan sát có hệ số tải nhân tố ≥ 0,4 (Anderson & Gerbing, 1988 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009), vì vậy các biến có hệ số tải nhân tố < 0,4 sẽ bị loại và mỗi lần chỉ loại một biến. Biến bị loại theo nguyên tắc
dựa trên trọng số nhân tố lớn nhất của từng biến quan sát không đạt, biến nào có trọng số nhân tố này không đạt nhất sẽ bị loại trước và sau đó tiến hành chạy phân tích nhân tố với các biến còn lại.
Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng phương pháp Principal axis factoring với phép xoay vuông góc Varimax, các biến sẽ có trọng số nhân tố rất cao hoặc rất thấp lên một nhân tố nào đó. Do đó, Varimax giúp phân biệt rõ hơn giữa các nhân tố và tăng cường khả năng giải thích nhân tố.